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基于粒子群算法的船舶电力系统网络故障恢复

作　者: 辜帆
导　师: 王永骥
学　校: 华中科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 船舶电力系统拓扑分析连通性识别粒子群算法故障恢复
分类号: U672
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 45次
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内容摘要

近年来,随着电力系统的不断完善以及智能算法的进化,智能化、全电力船舶越来越受到人们的重视,我国作为世界经济大国,也在这一领域展开了研究和探索工作。由于船舶电力系统的结构特殊,功能复杂,其能量控制及管理就变得十分重要,而且,对于网络中有可能发生的故障,必须进行定位、隔离、检测、恢复等一系列的研究,本文主要研究的问题是船舶电力系统故障恢复,采用一个简化的电力系统网络作为分析对象。电力系统故障的分析包括两个部分,一是电力系统网络的拓扑分析和连通性识别,二是在短时间内找到最优恢复方案。关于电力系统网络的拓扑分析及连通性识别,本文先把所面对的复杂电力结构图化简,在连通性识别部分,采用了分类识别方法,得到一个易于理解的表格,这个表格既易于读懂,也可以作为数据输入给计算机,作为故障恢复的基本数据。关于故障恢复,本文主要采用了粒子群算法以及改进型粒子群算法,通过离散化,在故障恢复时转换成二进制运用,得到了最佳恢复方案,经过验证,达到预期要求。另外,与同样情况下的遗传算法的到的运算结果作比较,得到了改进型粒子群算法性能更好的结论。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1. 绪论  8-13
  1.1 引言  8
  1.2 课题来源  8
  1.3 研究背景和意义  8-9
  1.4 国内外研究现状及问题  9-10
  1.5 本文所做的主要工作  10-13
2. 电力系统网络拓扑分析及连通性识别  13-20
  2.1 引言  13
  2.2 电力系统网络结构  13-15
  2.3 网络拓扑结构连通性分析  15-19
  2.4 本章小结  19-20
3. 粒子群算法介绍  20-29
  3.1 引言  20-21
  3.2 标准粒子群算法介绍  21-24
  3.3 改进型粒子群算法介绍  24-27
  3.4 粒子群算法与其他智能算法的比较  27-28
  3.5 本章小结  28-29
4. 船舶电力系统网络故障恢复  29-35
  4.1 引言  29
  4.2 故障恢复介绍  29-32
  4.3 建立电力系统故障恢复的数学模型  32-34
  4.4 本章小结  34-35
5. 基于粒子群算法的网络故障恢复  35-61
  5.1 引言  35
  5.2 基于标准粒子群算法的网络故障恢复  35-49
  5.3 基于改进粒子群算法的网络故障恢复  49-55
  5.4 基于遗传算法的网络故障恢复  55-57
  5.5 三种算法的性能指标分析及比较  57-59
  5.6 本章小结  59-61
6. 总结与展望  61-63
  6.1 主要结论  61
  6.2 有待深入研究的问题  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-68
附录1  68-69

基于粒子群算法的船舶电力系统网络故障恢复

内容摘要

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